Stata统计分析商用建模与综合案例精解

　　Stata作为一款流行的经典统计分析软件，非常适合作为各行业进行数据建模分析的工具。本书将 Stata建模技术应用于当下热门的商业领域，为各类有志于改善自身商业运营能力或致力于提升自身竞争力的读者提供借鉴。 本书第1章为Stata操作快速入门，第2章为建模技术要点介绍，第3章为Stata基本分析检验，后续各章均以实际商业应用案例的形式介绍Stata在商业运营实践建模中的应用。本书z大的特色和优势在于将Stata建模技术和商业领域应用有机结合，从使用的Stata建模技术来看，包括线性回归分析、Logit回归分析、Probit回归分析、截取回归分析、断尾回归分析、相关分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、描述性分析、方差分析、平稳时间序列分析、非平稳时间序列分析、长面板数据分析、短面板数据分析等多种常见统计建模技术。研究应用领域全部为当下热门的商业运营领域，涉及的行业包括商超连锁、美容连锁、医药制造业、国际贸易、财险公司、酒水饮料、手机游戏、家政行业、健身行业、生产制造、影音企业等，涉及的商业运营环节包括利润分析、市场营销、客户满意度调查、连锁门店分类管理、上市公司估值等。 本书内容丰富，结构安排合理，采用由浅入深、循序渐进的讲述方法进行介绍。企业中的经营预测者与决策者，财会、市场营销、生产管理等部门的工作者，经济管理部门或政府的广大工作者都可将本书用作参考书。同时，本书还可供大专院校经济管理类专业的高年级本科生、研究生和MBA学员学习和参考。

　　张甜，山东大学金融学博士生，金融风险领域研究专家，参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目，精通SPSS、Stata、R语言，编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。 杨维忠，山东大学经济学硕士，CPA，十年商业银行工作经历，历任运营、风控、营销、内控等多个职位，擅长商务建模，精通SPSS、Stata、EViews，编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。

第1章 Stata操作快速入门 1
1.1 Stata 16.0窗口说明 1
1.1.1 设定偏好的界面语言 2
1.1.2 编辑数据与变量 4
1.1.3 读取以前创建的Stata格式的数据文件 6
1.2 Stata 16.0变量与数据常用操作 7
1.2.1 创建和替代变量 7
1.2.2 分类变量和定序变量的基本操作 10
1.2.3 数据的基本操作 13
1.2.4 定义数据的子集概述 17
1.3 Stata描述统计 20
1.3.1 定距变量的描述性统计 20
1.3.2 正态性检验和数据转换 24
1.4 Stata 制图简介 27
1.4.1 直方图 27
1.4.2 散点图 30
1.4.3 曲线标绘图 33
1.4.4 实例四—连线标绘图 36
1.4.5 实例五—箱图 38
1.4.6 饼图 40
1.4.7 条形图 42
1.4.8 点图 44
第2章 Stata建模技术要点介绍 47
2.1 Stata中的建模技术 47
2.1.1 汇总、表格和假设检验模块 47
2.1.2 线性模型及相关模块 53
2.1.3 二元结果模块 58
2.1.4 序数结果模块 59
2.1.5 分类结果模块 60
2.1.6 多元分析模块 61
2.1.7 时间序列模块 66
2.1.8 多元时间序列模块 70
2.1.9 纵向/面板数据模块 73
2.1.10 生存分析模块 75
2.1.11 贝叶斯分析模块 79
2.1.12 本书写作思路 79
2.2 建模注意事项 80
2.2.1 注意事项一：建模是为了解决具体的问题 80
2.2.2 注意事项二：有效建模的前提是具备问题领域的专业知识 80
2.2.3 注意事项三：建模之前必须进行数据的准备 81
2.2.4 注意事项四：最终模型的生成在多数情况下并不是一步到位的 82
2.2.5 注意事项五：模型要能够用来预测，但预测并不仅含直接预测 82
2.2.6 注意事项六：对模型的评价方面要坚持结果导向和价值导向 83
2.2.7 注意事项七：建立的模型应该是持续动态优化完善的，而非一成不变的 84
2.3 研究方案设计 84
2.3.1 要有明确的研究目的，在此基础上制定可行的研究计划 85
2.3.2 根据已制定的研究计划搜集研究所需要的资料 85
2.3.3 运用数据统计分析软件对搜集到的资料进行整理 86
2.3.4 使用合适的分析方法和工具对资料进行各种分析 86
2.3.5 分析研究结果，得出研究结论 86
第3章 Stata基本分析检验 87
3.1 Stata参数检验 87
3.1.1 单一样本T检验 87
3.1.2 独立样本T检验 89
3.1.3 配对样本T检验 91
3.1.4 单一样本方差的假设检验 93
3.1.5 双样本方差的假设检验 94
3.2 Stata非参数检验 96
3.3 分类变量描述统计 105
第4章 商超连锁企业按门店特征聚类建模技术 111
4.1 建模技术 111
4.2 建模思路 113
4.3 数据准备 113
4.4 聚类分析 114
4.4.1 划分聚类分析过程 115
4.4.2 划分聚类结果分析 115
4.4.3 层次聚类分析过程 128
4.4.4 层次聚类结果分析 130
4.5 研究结论 147
第5章 医药制造业上市公司估值建模技术 149
5.1 建模数据来源与研究思路 149
5.2 描述性分析 151
5.2.1 Stata分析过程 151
5.2.2 结果分析 152
5.3 相关性分析 162
5.3.1 Stata分析过程 162
5.3.2 结果分析 163
5.4 建立模型 167
5.4.1 市盈率口径估值与业绩表现研究 167
5.4.2 市净率口径估值与业绩表现研究 175
5.5 研究结论 183
第6章 财险公司客户服务满意度调研建模技术 185
6.1 建模背景与理论基础 185
6.2 建模数据来源与研究思路 188
6.3 描述性分析 190
6.3.1 Stata分析过程 190
6.3.2 结果分析 191
6.4 信度分析 196
6.4.1 Stata分析过程 196
6.4.2 结果分析 196
6.5 相关性分析 197
6.5.1 Stata分析过程 197
6.5.2 结果分析 198
6.6 建立模型 199
6.6.1 客户满意度影响因素的实证分析 199
6.6.2 客户再次购买行为影响因素的实证分析 205
6.6.3 关于客户推荐购买行为影响因素的实证分析 211
6.7 优化模型 215
6.7.1 客户满意度影响因素的实证分析 216
6.7.2 客户再次购买行为影响因素的实证分析 221
6.7.3 关于客户推荐购买行为影响因素的实证分析 226
6.8 研究结论 232
第7章 影音企业会员量与价值贡献分析建模技术 234
7.1 建模技术 234
7.2 建模思路 235
7.3 数据准备 235
7.4 建模分析 236
7.5 研究结论 244
第8章 生产制造企业利润驱动因素分析建模技术 245
8.1 建模思路 245
8.2 描述性分析 246
8.3 时间序列趋势图 249
8.4 相关性分析 252
8.5 单位根检验 254
8.6 建立模型 262
8.7 研究结论 263
第9章 手机游戏玩家体验评价影响因素建模分析 265
9.1 建模技术 265
9.2 数据来源 267
9.3 建立模型 268
9.4 研究结论 287
第10章 家政行业客户消费满意度调研建模技术 289
10.1 建模技术 289
10.2 建模数据来源与分析思路 291
10.3 建模前的数据准备 294
10.4 建立断尾回归分析模型 306
10.5 研究结论 331
第11章 国际贸易行业建模分析应用举例 333
11.1 建模数据来源与研究思路 333
11.2 描述性分析 334
11.2 时间序列趋势图 336
11.3 相关性分析 342
11.4 单位根检验 345
11.5 格兰杰因果关系检验 350
11.6 建立模型 353
11.7 研究结论 354
第12章 美容连锁企业按门店特征分类分析建模技术 356
12.1 建模技术 356
12.2 建模思路 357
12.3 数据准备 357
12.4 因子分析 358
12.5 研究结论 388
第13章 酒水饮料行业营销诊断短面板数据建模技术 390
13.1 建模技术 390
13.2 建模思路 390
13.3 数据准备 391
13.4 建模分析 392
13.5 研究结论 407
第14章 健身行业经营分析长面板数据建模技术 408
14.1 建模技术 408
14.2 建模思路 408
14.3 数据准备 409
14.4 建模分析 410
14.5 研究结论 424